气候变化背景下,极端天气气候事件增加,频繁发生的农业气象灾害对我国农业生产的影响日益加剧,严重影响着我国的粮食安全。湿渍害是造成我国南方地区作物减产的重要原因之一。长江中下游地区是我国冬小麦重要的生产基地之一,同时也是湿渍害频发区,加强长江中下游地区作物湿渍害的监测和评估研究,对于防灾减灾、保障粮食安全具有重要意义。3S技术的快速发展,为农业气象灾害的监测预警与评估提供了新的方法,本文以长江中下游地区的湖北、安徽和江苏省为研究区,运用3S技术和数据融合等方法,开展了长江中下游地区冬小麦湿渍害风险评估与监测研究,形成了基于星地多源数据的冬小麦湿渍害监测与评估技术框架。主要研究内容和结论如下:(1)基于灾害风险分析理论,从气象、地理和农学不同角度出发,综合考虑孕灾环境敏感性、致灾因子危险性和承灾体脆弱性,结合土壤信息数据、地形数据、气候资料、冬小麦种植面积和产量等资料,对长江中下游地区冬小麦湿渍害进行了分析评估;构建了湿渍害综合风险评估模型,将研究区冬小麦湿渍害风险划分为高风险区、较高风险区、中风险区、低风险区4个等级。结果表明:高及较高风险区主要分布在沿长江和淮河平原及岗地,低风险区主要分布在安徽和江苏最北部、皖西山区、皖南山区和湖北省西北部;基于构建模型的评估结果能够更加细化真实的反映研究区湿渍害的风险分布特征及地域性差异。(2)提出了一种将面点克里金(ATPK)降尺度和地理加权回归克里金(GWRK)融合相结合的星地多源降水数据融合方法,利用TRMM 3B42和3B43降水产品以及地面雨量计观测数据获取长江中下游地区2001-2014年高质量、高分辨率(1km×1 km)的月和旬尺度空间降水数据。结果表明:ATPK法提供了一种有效解决地面雨量计点观测值与粗分辨率卫星像元值之间尺度不匹配问题的方案;对比不同变量组合构建的GWRK融合模型、普通克里金(OK)插值、以及地理差值分析(GDA)和具有外部漂移的克里金(KED)融合方法的降水估计结果,其中以降尺度TRMM降水、经度、纬度和海拔高度作为辅助变量构建的GWRK融合模型表现最好,融合结果精度最高;误差分析发现,与GDA方法相比,在KED和GWRK融合模型中将卫星反演降水作为辅助变量进行融合可以减小卫星反演降水数据本身误差对最后融合结果的影响。(3)利用经过质量控制的安徽省区域自动气象观测站资料深入探讨了地面站网配置对GWRK融合结果的影响,结果表明:随着站点密度的增加,月和旬降水的GWRK融合结果精度都逐步提高,之后逐步趋于平稳。在站网密度较小的情况下,精度提高幅度相对较大;在某个特定的站网密度下,不同空间站点的选取使月和旬融合结果精度均呈一定的波动性,站网密度越小这种波动性越大,反之越小。在小的站网密度下,如果站点空间分布合适,可能会产生比更大站网密度下精度更高的融合降水信息。(4)根据冬小麦生长季内典型地物MODIS-NDVI值时间序列变化特征的差异,建立决策树分类模型,提取了研究区2001-2015年冬小麦种植面积。精度验证结果表明,研究所采用的方法总体能够得到比较满意的效果。与统计年鉴记录的三省冬小麦种植面积相比较,利用MODIS数据估算的2001-2015年研究区冬小麦种植面积相对误差在-4.03%～9.54%之间;与市级冬小麦统计数据比较,遥感提取的冬小麦种植面积其值都在1:1线附近。(5)利用GWRK融合的月降水数据获取了研究区2001-2014年冬小麦全生育期(上年10月至翌年5月)降水距平百分率以及冬小麦生育期内6月尺度(上年12月至翌年5月)标准化降水指数(SPI)值的空间分布,结果表明基于降水距平和SPI两个指标的湿渍害监测结果年际间变化趋势是一致的;从冬小麦整个生长季来看,2002、2003和2010年整个研究区普遍偏涝。利用GWRK融合的旬降水数据,根据气象行业标准冬小麦涝渍指标的2001-2014年冬小麦湿渍害监测结果表明:与台站监测结果比较,基于融合降水数据的渍害监测结果不仅能够捕捉到大部分台站的渍害发生情况,同时也能反映整个空间范围的渍害分布情况。渍害发生与否的监测精度,大部分年份(10/14)都在70%以上,有一半的年份监测精度在88%及以上,典型渍害年(2001、2002、2003和2010年)的监测精度甚至在90%及以上。冬小麦受灾面积的湿渍害监测结果显示,研究区2001-2014年冬小麦种植区每年都有不同程度的渍害发生,其中2004-2007年和2011-2012年遭受渍害的区域较少,而2001、2002、2003和2010年大部分冬小麦种植区都发生了不同程度的渍害,受灾面积均在1680千公顷以上,其中2010年的受灾面积达到2773千公顷。(6)以安徽省为例,基于区域自动气象观测站与TRMM数据融合降水的2013-2015年冬小麦不同生育阶段湿渍害监测结果表明:安徽省2013-2015年冬小麦渍害主要以轻度为主,且三年中冬小麦受灾面积都很小;2013年1～5月安徽省冬小麦渍害发生在冬小麦灌浆期;2014年冬小麦越冬期和灌浆期有渍害发生;2015年冬小麦苗期、拔节期和抽穗灌浆期都有渍害发生。协同植被指数距平的湿渍害监测结果显示,在降水距平百分率较高时,NDVI距平值不一定也表现为负值,但是NDVI距平值时间序列的变化能在一定程度上反映植被对降水偏多的响应。